Klasifikasi Rancangan Percobaan

Percobaan - Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang rancangan percobaan, penamaan suatu rancangan percobaan, jumlah faktor yang di teliti, macam-macam rancangan percobaan. Semoga dapat di pahami dengan mudah.

Rancangan Percobaan

Hai kawan-kawan, kali ini kita akan membahas tentang rancangan percobaan. Bersama ahli cara langsung saja kita bahas.
Rancangan-rancangan percobaan disusun berdasarkan:
  1. Intensitas/tingkat heterogenitas dan jumlah faktor yang menyebabkan keragaman kondisi pada lingkungan terhadap tempat percobaan dilaksanakan (galat). Rancangan-rancangan hasilnya disebut rancangan lingkungan (Ecologic Designs).
  2. Jumlah faktor dan metode pelaksanaan/penerapan perlakuan-perlakuan pada unit-unit percobaan. Rancangan-rancangan hasilnya inilah yang disebut sebagai rancangan perlakuan (treatmental designs).
Penamaan suatu rancangan percobaan didasarkan pada:
  1. Motode penepatan perlakuan-perlakuan secara acak atau rambang (random) pada unit-unit percobaan.
  2. Rancangan-rancangan yang diberi nama berdasarkan metode pelaksanaan atau penerapan perlakuan-perlakuan pada satuan-satuan percobaannya, sehingga disebut rancangan perlakuan.
Atas dasar jumlah faktor yang diteliti, rancangan percobaan dapat dipilihkan menjadi:
  1. Rancangan non faktorial, jika yang diteliti hanya 1 faktor penelitian. Rancangan ini meliputi rancangan acak lengkap (RAL), rancangan acak kelompok (RAK), rancangan acak kuadrat latin (RAKL).
  2. Rancangan faktorial, jika yang diteliti terdiri dari beberapa faktor penelitian. Rancangan ini meliputi rancangan faktor tunggal yang difaktorialkan dan yang dimodifikasikan.
Rancangan Percobaan
Rancangan Percobaan

Macam-macam Rancangan Percobaan
Berdasarkan jumlah gelat yang digunakan yang juga menunjukkan derajat kepentingan faktor-faktor utama dan interaksi yang diteliti, rancangan percobaan yang umum digunakan tersebut dapat dipilihkan menjadi:
  1. Rancangan bergalat tunggal, rancangan-rancangan faktorial ini menunjukkan bahwa penelitian bertujuan untuk meneliti pengaruh-pengaruh faktor utama dan interaksi dengan derajat ketelitian yang sama.
  2. Rancangan bergalat ganda, merupakan rancangan yang digunakan untuk percobaan yang mempunyai salah-satu faktor (B) dan interaksi lebih penting dari faktor utama lainnya (A). Rancangan ini disebut rancangan petak terbagi (RPB).
  3. Rancangan bergalat tripel, meliputi rancangan yang mirip dengan RPB, hanya saja jumlah faktor yang diteliti ada tiga, sedangakan RPB hanya dua. Rancangan ini disebut rancangan petak bagian ganda atau split-split plot design. Rancangan lainnya adalah rancangan petak teralur dan rancangan kelompok terbagi yang digunakan untuk percobaan yang lebih menonjolkan pengaruh interaksi daripada pengaruh faktor-faktor utamanya.
Itulah beberapa penjabaran mengenai Klasifikasi Rancangan Percobaan. Jika anda mempunyai pertanyaan seputar materi di atas, jangan sungkan-sungkan untuk bertanya di papan komentar yang ada di bawah dan kami akan berusaha untuk menjawab semua pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian dan Prosedur Penelitian serta unsurnya

Penelitian - Pada kesempatan kali ini kami akan membahas seputar pengertian penelitian, unsur-unsur penelitian, ciri khas suatu percobaan yang di rancang dengan baik, prosedur penelitian. Semoga dapat di pahami dengan mudah.

Pengertian Penelitian

Penelitian secara luas dapat diartikan sebagai suatu upaya pengamatan secara sistematis terhadap suatu objek penelitian untuk memperoleh fakta-fakta atau falsafah-falsafah baru.Prosedur bagi suatu penelitian dikenal sebagai metode ilmiah.

Unsur-unsur penelitian antara lain:
  1. Fakta observasi, suatu ilmu dikatakan berawal dari observasi (pengamatan) yang kemudian dimantapkan sebagai suatu ilmu setelah cukup fakta-fakta yang dihasilkan lewat observasi tersebut untuk mendukungkanya.
  2. Hipotesis merupakan suatu pernyataan sementara (tentative idea) yang menjadi dasar tentang bagaimana fakta-fakta itu akan diinterpretasikan dan dijelaskan.
  3. Percobaan (experiment) adalah suatu tindakan coba-coba (trial) yang dirancang untuk menguji keabsahan (validity) dari hipotesis yang diajukan.
Ciri khas suatu percobaan yang dirancang dengan baik adalah:
1. Kesederhanaan (simplicity)
2. Derajat ketepatan
3. Ketiadaan galat sistematis
4. Kisaran keabsahan dari kesimpulan
5. Kalkulasi derajat ketidakpastian

Prosedur Penelitian (experimentation) 
Adapun beberapa prosedur dalam penelitian adalah sebagai berikut:
  1. Perumusan masalah (definition of the problem), jika permasalahan tidak dibatasi dalam ruang lingkup yang jelas, maka boleh jadi penelitian akan melenceng dari tujuan yang sebenarnya. Adanya perumusan masalah ini, mempermudah peneliti untuk menyusun pertanyaan-pertanyaan, yang jika diperoleh jawabannya lewat percobaan akan langsung memecahkan permasalahan yang diselidiki.
  2. Pernyataan tujuan yaitu pertanyaan-pertanyaan yang akan dijawab lewat percobaan, hipotesis-hipotesis yang akan diuju, pengaruh-pengaruh perlakuan yang akan dijadikan suatu estimasi (kesimpulan).
  3. Analisis tahap kritis bagi permasalahan dan tujuan, hasil-hasil percobaan tambahan/tak terduga dan atau yang melenceng harus dipertimbangkan secara hati-hati menurut status teori-teori yang ada hubungannya dengan permasalahan yang diselidiki (pastikan derajat kepentingan hasil-hasil penelitian dalam pemecahan suatu masalah).
  4. Pemilihan perlakuan-perlakuan (treatments) adalah semua tindakan coba-coba yang dilakukan terhadap suatu objek, yang pengaruhnya akan diselidiki untuk menguji hipotesis.
  5. Pemilihan material percobaan, pertimbangan-pertimbangan didasari oleh objektivitas percobaan dan populasi yang diamati. Materi terpilih haruslah mewakili populasi yang akan digunakan sebagai ajang pengujian perlakuan-perlakuan percobaan.
  6. Pemilihan rancangan percobaan, terdiri atas rancangan bergalat tunggal, rancangan bergalat ganda, rancangan bergalat tripel, rancangan petak teralur, rancangan sederhana.
  7. Pemilihan unit pengamatan dan jumlah ulangan, pemilihan ini adalah untuk menentukan ukuran dan petak-petak percobaan.
  8. Pengendalian pengaruh interaksi unit-unit percobaan yang berdekatan.
  9. Penentuan data yang akan dikumpulkan.
  10. Pengaduan prosedur analisis statistik dan penyederhanaan hasil-hasil penelitian.
  11. Pelaksanaan percobaan.
  12. Analisis data dan interpretasi (pembahasan hasil-hasil percobaan).
  13. Penyusunan laporan penelitian yang lengkap, mudah dipahami dan benar.
PENELITIAN
PENELITIAN

Itulah beberapa pemaparan mengenai Pengertian penelitian dan Prosedur penelitian. Jika anda mempunyai pertanyaan seputar materi di atas, jangan sungkan-sungkan untuk bertanya di papan komentar yang ada di bawah dan kami akan berusaha untuk menjawab semua pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian dan unsur-unsur dasar Percobaan

Percobaan - Pada kesempatan ini, kami akan menjelaskan mengenai pengertian percobaan, unsur-unsur dasar percobaan, pembagian percobaan. Semoga dapat di pahami dengan mudah.

Pengertian Percaobaan

Percobaan merupakan serangkaian kegiatan dimana setiap tahap dalam rangkaian benar-benar terdefinisikan; dilakukan untuk menemukan jawaban tentang permasalahan yang diteliti melalui suatu pengujian hipotesis. Pola atau tata cara penerapan tindakan-tindakan (perlakuan dan nonperlakuan) dalam suatu percobaanpada kondisi/lingkungan tertentu yang kemudian menjadi dasar penataan dan metode analisis statistik terhadap data hasilnya disebut rancangan percobaan (Experimental Design).

Unsur-unsur dasar Percobaan
Ada pun beberapa Unsur-unsur dasar percobaan adalah sebagai berikut:
  1. Perlakuan adalah semua tindakan coba-coba (trial and error) yang dilakukan terhadap suatu objek, yang pengaruhnya akan diselidiki untuk menguji hipotesis.
  2. Ulangan (replication) adalah frekuensi (banyaknya) suatu perlakuan yang diselidiki dalam suatu percobaan. Jumlah ulangan suatu perlakuan tergantung pada derajat ketelitian yang diinginkan oleh si peneliti terhadap kesimpulan hasil percobaannya.
  3. Lokal kontrol, apabila rancangan percobaan pada kondisi homogen seperti laboratorium, rumah-kaca, atau di ruang-ruang terkontrol lainnya yang disebut rancangan acak lengkap (RAL) hanya mempunyai dua unsur dasar yaitu perlakuan dan ulangan, maka rancangan percobaan yang digunakan pada kondisi heterogen di lapangan seperti di sawah, ladang dan kebun percobaan, disamping mempunyai dua unsur dasar juga mempunyai unsur ketiga yang disebut lokal kontrol. Lokal kontrol merupakan upaya pengendalian kondisi lapangan yang heterogen menjadi nisbi homogen, setidak-tidaknya pada lokasi-lokasi tertentu, yang ditujukan untuk menekan galat (experimental error) menjadi nisbi kecil, sehingga bisa menonjolkan satu atau beberapa perlakuan yang logisnya memang lebih menonjol dari pada perlakuan kontrol atau perlakuan-perlakuan lainnya.
PERCOBAAN
PERCOBAAN

Sebelum memilih dan menggunakan rancangan percobaan terpilih untuk suatu percobaan, harus dipahami dulu tentang asumsi-asumsi yang menjadi dasar dalam perumusannya. Karena pemakaian dalam suatu rancangan terhadap suatu percobaan dan/atau sekelompok datum (data) yang tidak memenuhi asumsi-asumsi dasar tersebut akan menghasilkan kesimpulan yang tidak logis.Suatu percobaan yang seharusnya berpengaruh nyata menjadi tidak nyata atau yang seharusnya tidak nyata menjadi nyata, sehingga kesimpulannya menjadi menyesatkan apalagi jika sampai direkomendasikan dana kemudian diterapkan oleh pemakaiannya (misalnya petani), akibatnya akan fatal.

Itulah beberapa penjelasan mengenai Percobaan. Jika anda mempunyai pertanyaan seputar materi di atas, jangan sungkan-sungkan untuk bertanya di papan komentar yang ada di bawah dan kami akan berusaha untuk menjawab semua pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

ANOVA (Satu Arah dan Dua Arah)

ANOVA - Pada kesempatan kali ini, kami akan membahas tentang ANOVA antara lain seputar pengertian, pembagian ANOVA, pengaruh ANOVA dan lain sebagainya. Kami hanya berfokus pada ilustrasinya saja dan tidak menjelaskan mengenai perhitungannya. Semoga dapat di pahami dengan mudah.

Pengertian ANOVA

ANOVA merupakan analisis statistik yang dapat memberikan informasi tentang perbedaan antara kelompok satu dengan kelompok yang lain dalam sebuah populasi, maupun antar populasi. ANOVA mengandung kesalahan yang lebih kecil dan lebih efisien daripada penguji perbedaan dengan t tes. Jenis ANOVA ada dua yaitu ANOVA satu arah dan ANOVA dua arah. Perhitungan ANOVA didasarkan pada variance walaupun tujuannya menguji beberapa perbedaan rata-rata.

Variabilitas dalam ANOVA terdiri dari:
  1. Variabilitas antar kelompok (SSb) dengan dk = k-1 atau (N-1)-(N-K)
  2. Variabilitas dalam kelompok (SSw) dengan dk = N-k
  3. Variabilitas total (SSt) dengan dk = N-1
Beberapa kemungkinana yang mempengaruhi terjadinya suatu perbedaan dan perlu diperhatikan oleh para pemakai atau oleh para peneliti yang menggunakan ANOVA:
1. Pengaruh terhadap waktu
2. Pengaruh perbedaan individual
3. Pengaruh terhadap pengukuran

Pada sebuah pengujian signifikansi perbedaan dalam ANOVA dengan F tes. ANOVA satu arah dengan jumlah suatu sampel per sel tidak sama, analisisnya tidak berbeda dengan jumlah sampel yang sama tiap sel, asal jumlah sampel cukup besar dan perbedaan jumlah sampel antar sel tidak mencolok

Asumsi dalam ANOVA:
  • Sampel diambil dari distribusi normal, sehingga sampel juga berdistribusi normal. Kenormalan ini dapat diatasi dengan cara memperbesar jumlah sampelnya.
  • Masing-masing kelompok mempunyai variabel yang sama.
  • Sampel diambil secara acak (random).
ANOVA
ANOVA

Signifikansi perbedaan harus dilanjutkan dengan analisis lanjut, diantaranya dengan Turkey's HSD untuk memperoleh informasi tentang kelompok mana yang berbeda dengan kelompok lainnya.

ANOVA Satu Arah
ANOVA satu arah dapat pula digunakan untuk menganalisis variabel terikat berskala ordinal yaitu dengan Kruskal-Walles. Kruskal -Walles menggunakan asumsi bahwa masing-masing sampel diambil dari populasi yang sama dan distribusinya ditaksir melalui distribusi chisquare dengan dk=k-1. ANOVA dapat pula diterapkan untuk sampel yang sama dengan cara pengukuran ulang.

ANOVA Dua Arah
ANOVO dua arah digunakan penelitian untuk mengatasi perbedaan nilai variabel terikat yang dikategorikan berdasarkan variasi bebas yang banyak dan masing-masing variabel terdiri dari beberapa kelompok. ANOVA dua arah merupakan penyempurnaan ANOVA satu arah.

ANOVA dua arah lebih efisien dari pada ANOVA satu arah, karena:
1. Kasus yang dihadapi lebih sedikit yaitu sejumlah sampel.
2. Noise dapat dihilangkan
3. dapat diketahui unsur kebersamaan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.

Hipotesis ANOVA dua arah terdiri dari:
1. perbedaan yang dipengaruhi oleh variasi bebas (yang jumlahnya tergantung jumlah variabel bebas)
2. interaksi antara variabel bebas.

Langkah ANOVA dua arah sama dengan langkah ANOVA satu arah dan signifikansi perbedaan diuji dengan F tes. jika interaksi ternyata signifikan, maka peneliti perlu melakukan analisis lanjutan dengan analisis elementer rata-rata. Analisis elementer rata-rata digunakan untuk mengetahui kombinasi mana yang sebenarnya berbeda dengan yang lainnya.

Asumsi ANOVA dua arah:
1. setiap skor dalam sel berdistribusi normal.
2. variansi skor pada setiap sel homogen.
3. skor bebas dari pengaruh variabel yang tidak diteliti.

Demikianlah beberapa pemaparan mengenai ANOVA (Satu Arah dan Dua Arah). Jika anda memiliki pertanyaan seputar materi di atas, Jangan sungkan untuk bertanya dan kami akan berusaha untuk menjawab semua pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Regresi Ganda serta Syarat-syaratnya

Regresi Ganda - Pada kesempatan ini kami membahas tentang pengertian regresi ganda dan syarat-syarat regresi ganda itu sendiri. Di artikel ini kami tidak membahas secara terperinci mengenai perhitungan matematikanya. Kami hanya berfokus masalah pengertian dan pembagiannya. Semoga dapat di pahami dengan mudah.

Pengertian regresi ganda

Regresi ganda merupakan analisis yang lebih realistis untuk penelitian-penelitian behavior, pendidikan, sosial serta bidang-bidang lain yang tidak memungkinkan adanya hubungan tunggal. Analisis regresi ganda mempunyai langkah yang sama dengan analisis regresi sederhana. Hanya disini analisisnya agak kompleks,karena melibatkan banyak variabel bebas.

Baca Juga : Pengerian Regresi

Model regresi ganda yang sering digunakan adalah metode linier.
Regresi ganda akan memberikan arti yang baik jika masing-masing variabel bebas benar-benar independen.

Analisis regresi ganda tidak dapat memberikan gambarang hubungan dan sumbangan variabel bebas terhadap variabel terikat melalui variabel antara. Pengujian keberartian persamaan regresi ganda perlu dilakukan dan koefisien regresi yang utama untuk diuji adalah koefisien regresi b dengan F tes.

Untuk mengetahui tepat tidaknya ramalan yang dilakukan berdasarkan variansi taksiran dapat dilakukan memakait tes.

Untuk mengetahui besarnya kontribusi bersama dibutuhkan perhitungan koefisien korelasi, dan pengujian signifikansinya dengan F tes.

Koefisien regresi serta koefisien korelasi dipengaruhi oleh urutan memasukkan variabel bebas dalam perhitungan.

Untuk mengetahui besarnya kontribusi masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dengan mempertimbangkan hubungan variabel bebas lainnya, baik terhadap variabel terikat maupun antara variabel bebas yang dicari kontribusinya diperlukan analisis regresi parsial.

Korelasi parsial akan menghilangkan unsur kebersamaan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.

Sebelum menggunakan analisis regresi, peneliti perlu melihat terpenuhi tidaknya syarat-syarat yang diperlukan dalam analisis regresi.
Regresi Ganda
Regresi Ganda


Syarat Regresi Ganda
Beberapa syarat-syarat yang terdapat pada regresi ganda diantaranya sebagai berikut:

  • Tidak mengalami multikolinearitas, Multikolinearitas merupakan kondisi dimana terdapatnya sebuah hubungan antara linier atau korelasi yang tinggi dengan masing-masing variabel independen.
  • Tidak mengalami autokorelasi, artinya residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi terjadi korelasi diantaranya.
  • Tidak mengalami heteroskedastisitas, dalam artian heteroskedastisitas merupakan adanya ketidaksamaan atau ketidak cocokan varian dari residual untuk semua pengamatan yang terdapat pada model regresi
  • Pada variabel bebas dengan variabel terikat mempunyai hubungan atau saling keterkaitan secara teoritis, dan dengan suatu perhitungan korelasi sederhana dapat diketahui atau diuji signifikansi hubungan tertentu. Apabila antara variabel bebas dengan variabel terikat tidak memiliki hubungan sederhana yang signifikan maka secara otomatis korelasi gandapun tidak akan signifikan.
  • Persamaan regresi harus linier. Sebuah pengujian linieritas pada regresi ganda amat sulit dilakukan maka linieritas pada regresi ganda hanya di asumsikan. Oleh sebab itu, ketelitian dalam melakukan deskripsi atas hasil analisisnya sangat diperlukan karena semua perhitungan dasar terasumsikan, dan tidak dilakukan pengujian tentang linieritas tersebut.
Demikianlah beberapa penjelasan mengenai Pengertian regresi ganda dan syarat regresi ganda. Jika anda mempunyai pertanyaan seputar materi di atas, jangan sungkan-sungkan untuk bertanya di papan komentar yang ada di bawah dan kami akan berusaha untuk menjawab semua pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Regresi, Syarat, serta Hipotesa dalam Regresi

Regresi - Pada pembahasan kali ini kami hanya membahas seputar pengertian, syarat, serta Hipotesan dalam regresi itu sendiri. Mohon maaf karena dalam pembahasan kami tidak mengikutsertakan proses pencarian perhitungannya, kami hanya berfokus pada pembagian dan pengertiannya saja. Semoga dapat dengan mudah di mengerti.

Pengertian Regresi

Regresi merupakan alat analisis pada statistik yang dapat membantu suatu penelitian untuk melakukan prediksi atas variabel terikat dengan menghitung kondisi variabel bebas.

Beberapa pola regresi sederhana antaranya:
  • Linier.
  • Parabola.
  • Hiperbola.
  • Fungsi pangkat tiga.
  • Eksponensial.
  • Geometri.
Apabila pola garis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat membentuk suatu garis lurus, maka persamaan regresi linier lebih tepat untuk melakukan prediksi.

Beberapa variasi yang perlu dilihat dalam regresi adalah;
  1. Variasi kekeliruan taksiran (standard error estimate)
  2. Variasi koefisien regresi
  3. Variasi ramalan Y untuk setiap X
Langkah-langkah pengujian signifikansi koefisien korelasi:
  1. Penyusunan hipotesis, hal yang perlu diingat disini adalah pengujiannya merupakan pengujian kecocokan alpha dan beta.
  2. Mencari standard error koefisien regresi
  3. Pengujian signifikansi dengan t tes
  4. Perhitungan interval kepercayaan ramalan, guna mengetahui besar kecilnya simpangan
Sebelum melakukan prediksi atas nilai Y berdasarkan nilai X dengan persamaan regresi perlu diuji lebih dulu adanya sifat hubungan antara X dengan Y. Jika kedua variabel ini tidak mempunyai hubungan yang signifikan, maka persamaan regresi tidak mempunyai fungsi ramal yang baik. Sifat hubungan kedua variabel tersebutharus dibuktikan secara teoritis maupun pengujian statistikal.

Pengujian signifikansi konstribusi (sumbangan) variabel bebas terhadap variabel terikat merupakan pengujian signifikansi koefisien korelasi, oleh karenanya perlu perhitungan besarnya koefisien korelasi. Besarnya koefisien korelasi dalam regresi sederhana merupakan kuadrant korelasi sederhana.

Pengujian hipotesis dalam regresi bisa melalui analisis variasi (variance), yaitu dengan mendasarkan pengujian pada sumber-sumber variansi:
  • Regresi a dengan derajat kebebasan 1
  • Regresi b/a dengan derajat kebebasan 1
  • Sisa dengan derajat kebebasan n-2
Jika pengujian hipotesis didasarkan pada sumber-sumber variasi, maka tes yang digunakan adalah F tes.
Regresi
Regresi

Syarat-syarat regresi
Adapun beberapa Syarat-syarat yang harus dipenuhi dalam sebuah regresi adalah sebagai berikut:
  • Sampel diambil secara random (acak)
  • Nilai Y mempunyai penyebaran yang berdistribusi normal
  • Variabel X merupakan sebab dari variabel Y (ada hubungan kausal antara variabel X dan Y).
Itulah beberapa penjelasan mengenai pengertian regresi, syarat regresi, pengujian hipotesa dalam regresi.Jika anda mempunyai pertanyaan seputar materi kami di atas, jangan sungkan untuk mengajukan pertanyaan dan kami akan berusaha untuk menjawab pertanyaan anda. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Korelasi, Perhitungan, Macam, serta Sifatnya

Korelasi - Dalam artikel ini kami hanya membahas seputar pengertian dan pembahasannya saja. Mohon maaf karena kemi tidak menyertakan perhitungannya. Dalam kesempatan berikutnya kami usahakan akan membahas perhitungan pada artikel selanjutnya. Semoga pembahasan kami ini mudah di mengerti.

Pengertian Korelasi

Korelasi merupakan hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.
Bentuk korelasi ada dua macam:
  1. Korelasi korelasional (fungsional) yang artinya sifat hubungan antarvariabel tersebut tidak menunjukkan sifat sebab akibat.
  2. Korelasi kausal yang artinya sifat hubungan antarvariabel tersebut diwarnai sifat sebab akibat, sehingga jelas variabel mana yang merupakan sebab dan variabel mana yang merupakan akibat.
Sifat Korelasi

Sifat korelasi antardua variabel dapat dilihat melalui pembuatan grafik maupun perhitungan. sifat hubungan atau korelasi adalah:
  1. Positif kuat, artinya kedua variabel yang dicari korelasinya mempunyai sifat terkait yang searah, apabila salah satu variabel cenderung untuk naik nilainya, maka variabel yang lainnya pun akan naik.
  2. Negatif kuat, artinya kedua variabel yang dicari korelasinya mempunyai sifat terikat yang berkebalikan, apabila salah satu variabel cenderung naik nilainya maka variabel yang lainnya akan cenderung turun demikian pula sebaliknya.
  3. Tidak berkorelasi, artinya variabel yang dicari korelasinya tidak mempunyai ikatan yang tegas, masing-masing variabel cenderung untuk independent (bebas).
Perhitungan Korelasi
Perhitungan korelasi yang sering dilakukan menggunakan rumus-rumus:
  1. Korelasi pearson (product moment correlation)
  2. Korelasi pearson dengan metode Z
  3. Korelasi spearman (spearman correlation)


Korelasi pearson digunakan jika skala nilai variabel yang dicari korelasinya sama-sama berskala interval atau ratio. Disamping itu, keduanya mempunyai rentangan nilai yang relatif sama.

Korelasi pearson dengan metode Z digunakan jika salah satu syarat yang harus dipenuhi jika menggunakan rumus korelasi pearson tidak dapat dipenuhi, yaitu rentangan nilai kedua variabel tidak sama.

Korelasi spearman digunakan jika skala nilai variabelnya ordinal.

Perhitungan korelasi bisa diinterpretasikan jika telah diuji keberartiannya, sedangkan pengujian keberartian korelasi digunakan rumus-rumus:
  1. Studen't test (t tes) jika sampel yang digunakan untuk menghitung korelasi sedikit (sampel kecil).
  2. Z jika sampel yang digunakan untuk menghitung korelasi banyak (sampel besar).
  3. Tabel keberartian korelasi.
Itulah beberapa pemaparan mengenai Pengertian Korelasi, Perhitungan, serta Sifatnya. Jika anda memiliki pertanyaan seputar materi di atas, jangan sungkan-sungkan untuk meninggalkan komentar di bawah dan kami akan berusaha untuk menjawabnya. Semoga bermanfaat.
Korelasi
Korelasi

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian dan Pengujian Hipotesa (hipotesis)

Pegertian Hipotesis atau hipotesa

Hai kawan-kawan, kali ini kita akan membahas tentang hipotesa. Bersama ahli cara langsung saja kita bahas
Hipotesis merupakan dugaan sementara yang didasarkan pada teori, dimana dugaan tersebut merupakan jawaban sementara atas problem yang dikemukakan atau yang akan dipecahkan.
  1. Hipotesis nol yang menyatakan bahwa kondisi-kondisi yang diteliti tidak mempunyai perbedaan yang signifikan atau suatu treatment (perlakuan) tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil perlakuan.
  2. Hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa kondisi-kondisi yang diteliti mempunyai perbedaan yang signifikan atau suatu treatment (perlakuan) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil perlakuan.
Contoh Hipotesa atau hipotesis
Sebagai contoh sebuah hipotesa, misalkan sebuah pekerja disebuah perusahaan yang ingin berangkat kerja kemudian melihat kearah langin dan melihat langit tersebut tidak ada tampak awan hitam, karena suatu pengalaman atau kejadian yang telah dialami pria tersebut berpendapat bahwa hari ini tidak akan turun hujan (menduga-duga) dalam artian cerah. Apabila pada hari itu tidak turun hujan (cerah) maka pendapat pria itu terbukti benar, secara ilmiah dugaan tadi merupakan hipotesa, Tetapi apabila dalam sehari terjadi hujan maka anggapan pria tadi salah maka dinyatakan bahwa hipotesanya keliru.

Tahap-tahap terjadinya hipotesa (hipotesis) secara umum
Ada pun tahap pembentukan sebuah hipotesa secara umum adalah sebagai berikut
  • Penentuan masalah, pada tahap ini penentuan yang dilakukan dalam mencari suatu permasalahan yang mendasari sesuatu secara ilmiah. Biasanya dalam pengambilan penentuan masalah dilakukan dengan mencari masalah secara sengaja, bisa juga tidak disengaja.
  • Pendahuluan hipotesa, merupakan tahap yang dilakukan setelah menemukan suatu masalah dan kemudian melakukan langkah awal dalam suatu hipotesa dalam artian mencari dasar utama dalam masalah yang ditemukan.
  • Pengumpulan fakta, merupakan proses dalam pencarian data yang nyata dan dapat didokumentasikan baik secara angka, huruf ataupun dalam bentuk tabel.
  • Formulasi hipotesa, merupakan proses tahap yang dilakukan untuk menentukan cara dan bagaimana menyelesaiakan hipotesa atau bisa dikatakan sebagai perumusalan masalah.
  • Pengujian hipotesa, pengujian yang dilakukan disini bertujuan agar dapat membuktikan hipotesa yang telah dibuat sebelumnya atau apakah perencanaan yang dilakukan sudah tepa ataukah tidak.
  • Penerapan atau aplikasinya, setelah melakukan semua tahap diatas maka tahap terakhir adalah melakukan penerapan pada hipotesa. biasanya penerapan dilakukan apabila hipotesa telah terbukti.
Hipotesa
Hipotesa

Pengujian Hipotesa
Dalam pengujian hipotesis, hipotesis nol merupakan hipotesis yang diuju kebenarannya, tetapi hipotesis yang didasarkan teori adalah hipotesis alternatif.

Pengujian dengan alat statistik memerlukan perumusan hipotesis matematis. Walaupun demikian, penelitian perlu mengetahui arti hipotesistersebut secara verbal sehingga mudah melakukan deskripsi atas hasil analisis.

Apabila data yang dihadapi merupakan data diskrit, maka pengujian hipotesisnya berkaitan dengan distribusi binomial atau poisson. Jika sampel yang dihadapi sedikit kita tidak menggunakan distribusi normal, tetapi akan menggunakan distribusi student atau distribusi t.

Jika sampel kita ganda, artinya menghadapi dua kelompok sampel atau lebih, baik yang berasal dari satu populasi maupun lebih dari satu populasi, maka kita dapat melakukan perbandingan antarkelompok tersebut.

Pengujian hipotesis yang berkaitan dengan pengujian perbedaan dua kelompok digunakan t test. Pengujian hipotesis dengan t test terikan dengan derajat kebebasan (degrees of freedom).

Demikianlah beberapa pemaparan mengenai Pengertian hipotesa dan pengujian hipotesa. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Probabilitas (Teori Kemungkinan) dan macam probabilitas

Apa itu probabilitas atau teori kemungkinan?

Hai kawan-kawan, kali ini kita akan membahas tentang teori kemungkinan (probabilitas). Bersama ahli cara langsung saja kita bahas.          
Pengambilan sampel yang didasarkan pada teori kemungkinan (probabilitas) merupakan suatu tindakan pengambilan sampel yang dapat dipertanggungjawabkan. Maksudnya adalah, ketika dalam pengambilan sampel harus memperhatikan probabilitas atau kemungkinan agar tidak banyak mengandung eror.

Dasar Teori kemungkinan
Pada dasarnya teori kemungkinan, peluang sampel, dan kebolehjadian atau kemungkinan yang dapat terjadi merupakan teori yang membicarakan suatu kejadian atau sebuah peristiwa yang hasilnya tidak diketahui dan tidak dipastikan, berupa suatu pernyataan sementara. Biasanya dalam mebicarakan kemungkinan dikaitkan dengan sampel.
Adapun macam dasar-dasar teori kemungkinan adalah sebagai berikut

  1. Besarnya kemungkinan atas terjadinya sesuatu yang diinginkan ialah sama dengan perbandingan antara sesuatu yang diinginkan itu terhadap keseluruhannya.
  2. Besarnya kemungkinan terjadinya dua peristiwa atau lebih yang masing-masing berdiri sendiri adalah sama dengan hasil perkalian dari besarnya kemungkinan untuk masing-masing peristiwa itu
  3. Kemungkinan terjadinya dua peristiwa atau lebih yang saling mempengaruhi ialah sama dengan jumlah dari besarnya kemungkinan untuk tiap peristiwa itu

Pengambilan sampel dengan pengembalian mengandung probabilitas berbeda dengan pengambilan sampel tanpa pengembalian.

Teori probabilitas yang digunakan dasar pengembangan alat uji statistik adalah sampel yang mempunyai probabilitas yang sama atau kemungkinan yang sama untuk setiap individu dalam populasi untuk dapat terambil sampel. Kondisi ini berkaitan dengan pengambilan sampel dengan pengembalian. jika pengambilan sampel dilakukan tanpa pengembalian, maka harus dilakukan revisi agar data tersebut dapat dianalisis dengan rumus-rumus statistik yang ada.

Hukum Probabilitas
Dua hukum probabilitas adalah penambahan dan perkalian. Untuk penjelasan lebih lanjut adalah sebagai berikut

  • Penambahan akan digunakan apabila dua kejadian atau lebih akan muncul secara bersama dalam satu pengambilan. Maksudnya pengambilan sampel yang dilakukan dan sampel yang didapatkan ada dua atau lebih dari satu dalam satu pengambilan.
  • Perkalian akan digunakan apabila dua kejadian atau lebih akan muncul secara berurutan atau simultan. Maksudnya pengambilan sampel yang dilakukan dan kemudian sampel yang didapatkan secara berurutan adalah sama dengan sampel yang sebelumnya.


Probabilitas juga bisa diterapkan dalam data kontinue. walaupun demikian masih dikaitkan dengan frekuensi pada setiap skor.

Teori probabilitas mempunyai hubungan erat dengan berbagi macam distribusi, seperti: distribusi normal, distribusi binomial, distribusi poisson, distribusi t, distribusi F, distribusi chi square. Hubungan tersebut tercermin dalam pencarian luas daerah di dalam batas-batas tertentu.

Luas daerah dalam kurva yang dibatasi oleh titik-titik tertentu dapat dicari dengan bantuan tabel yang telah dikembangkan. jika angka pasti tidak ditemukan dalam tabel, maka perlu dilakukan trasformasi.

Walaupun syarat-syarat random (acak) dipenuhi dalam proses pengambilan sampel, tetapi sampel yang terambil tidak dapat dikatakan benar-benar mewakili populasi. hal ini disebabkan oleh adanya perbedaaan individual.

Perbedaan antara sampel dengan populasi disebut sampling error. sampling distribution adalah distribusi statistik yang diperoleh melalui pemilihan kemungkinan sampel dengan ukuran tertentu yang berasal dari suatu populasi.

Central limit theoritem mengatakan bahwa jika n sampel merupakan bilangan besar, maka pancaran sampel secara teoritis dapat menghampiri sebuah distribusi normal. Apabila n sampel besar, maka kenormalan distribusi sampel dapat diabaikan (diasumsikan normal).

Rata-rata sampel merupakan estimasi rata-rata populasi yang baik apabilas seluruh skor dalam populasi mendekati rata-ratanya, atau dengan kata lain 0 nya kecil. Standar error merupakan simpangan baku rata-rata sampel terhadap rata-rata populasi.

Probabilitas
Gambar untuk Probabilitas

Demikianlah beberapa pemaparan mengenai Probabilitas (teori kemungkinan), Semoga bermanfaat.

Sumber: Fathansyah,1999.

Jenis Data Dan Distribusi

Apa itu Z Skor?

Hai kawan-kawan, kali ini kita akan membahas tentang jenis data dan distribusi. Bersama dengan ahli cara langsung saja kita bahas.

Z skor merupaka penyederhanaan skor yang diperoleh dari hasil bagi selisi skor dan rata-ratanya dengan simpangan baku.

Z skor terdiri dua bagian, yaitu:
  1. bagian tanda negatif atau positif.
  2. nilai numerik
Z skore dapat membantu penelitian dalam melakukan analisis statistik metrik karena analisis statistik parametrik dikembangkan dengan suatu dasar asumsi kehormatan.

Z skor dapat digunakan dasar melakukan perbandingan dua buah distribusi atau lebih karena transformasi ke Z merupakan tindakan standardisasi, yaitu membuat rata-rata distribusi menjadi 0 dengan simpangan baku 1.

Z skor juga bermanfaat untuk komparasi suatu distribusi yang diperoleh melalui pengembangan tes yang sudah baku.

STATISTIK
STATISTIK

Macam Distribusi

Macam distribusi dalam bentuk kurva yang sering digunakan dalam statistik adalah:

Distribusi yang didasarkan pada data kontinue.
Distribusi ini dikatakan normal jika bentuknya simetri dengan sumbu x, rata-rata = metode = median, mode hanya satu (unimodal), ujung grafik berasimtut dengan sumbu X.
bentuk distribusi normal ada 3, yaitu:

  1. Leptokurtic jika kurva normal meruncing tinggi
  2. Platykurtic jika kurva normal mendatar rendah
  3. Normal jika kurva normal tidak mempunyai bentuk yang ekstrem artinya bentuknya merupakan bentuk antara leptokurtic dan platykurtic.


Distribusi yang didasarkan pada data diskrit 

Dalam hal ini kita kenal ada dua distribusi, yaitu:

  1. Distribusi binomial adalah distribusi yang biasanya distribusi ini diterapkan pada suatu eksperimen yang selalu menghadapi dua kemungkinan berhasil atau gagal.
  2. Distribusi paisson merupakan distribusi yang berfungsi sama dengan distribusi binomial, hanya distribusi ini lebih tepat untuk sampel besar.


Melalui bantuan tabel distribusi normal kita dapat menghitung luas daerah di bawah kurva normal, baik antara nilai rata-rata dengan titik Z, maupun luas daerah di bawah kurva normal diatas titik Z.

Jenis-Jenis Distribusi Frekuensi

Distribusi frekuensi memiliki jenis-jenis yang berbeda untuk setiap kriterianya. Berdasarkan kriteria tersebut, distribusi frekuensi dapat dibedakan tiga jenis :

1. Distribusi frekuensi biasa 
Distribusi frekuensi yang berisikan jumlah frekuensi dari setiap kelompok data. Distribusi frekuensi ada dua jenis yaitu distribusi frekuensi numerik dan distribusi frekuensi peristiwa atau kategori.

2. Distribusi frekuensi relatif 
Distribusi frekuensi yang berisikan nilai-nilai hasil bagi antara frekuensi kelas dan jumlah pengamatan. Distribusi frekuensi relatif menyatakan proporsi data yang berada pada suatu kelas interval, distribusi frekuensi relatif pada suatu kelas didapatkan dengan cara membagi frekuensi dengan total data yang ada dari pengamatan atau observasi.

3. Distribusi frekuensi kumulatif 
Distribusi frekuensi yang berisikan frekuensi kumulatif (frekuensi yang dijumlahkan). Distribusi frekuensi kumulatif memiliki kurva yang disebut ogif. Ada dua macam distribusi frekuensi kumulatif yaitu distribusi frekuensi kumulatih kurang dari dan distribusi frekuensi lebih dari.
Demikianlah beberapa penjabaran mengenai jenis data dan distribusi, semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Central Tendency Dan Pengelompokan Nilai

Central Tendency - Dalam artikel ini kami tidak membahas secara detail mengenain mode, median dan rata-rata atau mean. Kami hanya membahas seputar pengertiannya saja tidak termasuk rumus-rumus mencarinya. Kami hanya menjelaskan beberapa pengertian, perbedaan masing-masing, pengelompokan dan lain-lain. 

Pengertian Central tendency

Dalam ilmu statistik dikenal adanya Central tendency. Central tendency merupakan ukuran statistik yang menyatakan bahwa satu skor yang dapat mewakili keseluruhan keseluruhan distribusi skor/data penelitian yang sedang diteliti. 

Salah satu aspek yang paling penting untuk menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat data pengamatan (tendensi sentral). Setiap pengukuran aritmatika yang ditujukan untuk menggambarkan suatu nilai yang mewakili nilai pusat atau nilai sentral dari suatu gugus data (himpunan pengamatan) dikenal sebagai ukuran tendensi sentral.

Itulah pengertian mengenai Central tendency. selanjutnya akan dibahas tentang pengelompokannya, sebagai berikut.

Pengelompokan Nilai Central tendency
tiga macam pengukuran central tendency adalah:
  1. mode adalah skor yang mempunyai frekuensi menjadi dua sama besar.
  2. median adalah suatu skor yang membagi distribusi frekuensi menjadi dua sama besar.
  3. rata-rata (mean) adalah hasil bagi dari sejumlah skor dengan banyaknya responden (banyak data).
Rata-rata beberapa macam, yaitu:
  1. Rata-rata hitung yang tepat diterapkan untuk skor yang berderet hitung.
  2. Rata-rata ukuran yang tepat diterapkan untuk skor yang berderet ukur.
  3. Rata-rata harmonik yang tepat diterapkan pada beberapa kelompok data yang banyak datanya (n) tidak sama.
  4. grand mean yang tepat diterapkan untuk menghitung rata-rata total berdasarkan rata-rata           kelompok, atau menghitung rata-rata dari beberapa rata-rata.

            Mode, median, dan rata-rata akan bernilai sama apabila distribusi skor normal. Apabila distribusi skor adalah binomial seimbang, maka akan diperoleh nilai mode dua buah, sedangkan nilai median dan rata-ratanya sama. Apabila data yang dihadapi berdistribusi rectangular, maka mode tidak akan ditemukan, dan nilai median dan rata-rata adalah sama.

Central tendency

Central tendency


tiga macam perhitungan variabilitas adalah:
  1. Range adalah perbedaan antara skor terbesar dan skor terkecil.
  2. interquartile range adalah perbedaan antara quartile pertama dengan quartile ketiga.
  3. Simpangan baku (standard deviation) merupakan rata-rata penyimpangan setiap skor dengan rata-rata skornya.

Demikianlah beberapa pemaparan mengenai Central tendency, mulai dari pengertian, pembagian atau jenis-jenisnya. Untuk rumus-rumusnya kami membahasnya pada artikel berbeda. Jika anda memiliki pertanyaan seputar materi di atas silahkan menambahkan beberapa komentar di bawah. semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.

Pengertian Dan Fungsi STATISTIK

Statistik - Pada pelajaran Matematika sering kita jumpai berbagai angka dalam tabel. Statistik merupakan bagian dari matematika, secara tepatnya statistik merupakan salah satu bagian matematika. Biasanya statisti membahas tentang tabel, kemungkinan-kemungkinan, peluang, dan lain sebagainya. Statistik merupakan prodi pada jurusan matematika yang artinya statistik adalah bagian dari matematika tetapi lebih menjurus pada peluang-peluang, rata-rata, perkraan angka, dan lain sebagainya. Untuk lebih jelasnya mari anda perhatikan pemeparan berikut.

Pengertian Statistik

Statistik pada dasarnya merupaka alat bantu untuk memberi gambaran atas suatu kejadian melalui suatu bentuk yang lebih sederhana, baik itu berupa angka-angka maupun grafik-grafik dan tulisan atau huruf.

Perlu diperhatikan bahwa karena statistik merupakan alat bantu, maka untuk meningkatkan keberhasilannya dalam menggunakanya itu tergantung pada sipemakainya. Dalam artian analisis statistik tidak akan berfungsi dengan baik apa bila si pemakai atau pelaku yang menggunakannya tidak menggunakannya dengan baik.

Secara ringkas statistik dapat didefinisikan sebagai berikut:
statistik adalah sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan (analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka, dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu.

Contoh Statistik

  • Statistik penduduk merupakan sekumpulan daftar angka yang mengaitkan penduduk tersebut. Antara lain jumlah penduduk, rata-rata penduduk berusia di bawah 12 tahun, rata-rata penduduk yang berusia lanjut, dan lain sebagainya. Artinya Statistik penduduk hanya membahas seputar penduduk saja.
  • Statistik Penjualan barang merupakan sekumpulan daftar angka yang mengaitkan penjualan barang. Antara lain barang yang laku terjual setiap harinya, barang yang rusak setiap harinya, rata-rata pemasukan dalam sebulan, kerugian, dan lain sebagainya. Intinya Statistik penjualan barang membahas seputar pemasukan dan pengeluaran barang tersebut.
  • Statistik Game, dalam hal ini kami mengambil contoh Game Dota 2. Dalam permainan ini, setelah seseorang telah memainkan permainan Dota 2 maka akan menampilkan statistik permainan. Antara lain hasil skor permainan meliputi, total kill pemain, total dead pemain, rata-rata gold yang dihasilkan per menitnya, rata-rata exp yang di hasilkan per menitnya, dan lain-lain.

Kesimpulan:

Jika anda memperhatikan semua statistik dalam segala hal, anda akan mendapati bahwa statistik tersebut memudahkan anda dalam melakukan kegiatan selanjutnya. Misalkan kita dapat memperhitungkan kesalahan yang telah kita buat dan dari statistik tersebut kita akan dapat lebih mudah dalam menyusun rencana agar tidak melalukan kesalahan yang sama.


nah itulah beberapa penjabaran mengenai pengertian statistik, adapun fungsi statistik adalah sebagai berikut.

Statistik
Statistik

Fungsi Statistik
Setelah mengetahui pengertian statistik maka kita akan lanjut pada fungsi statistik, fungsi statistik ada dua yaitu deskriptif dan inferensial, sebagai berikut:
  1. Deskriptif merupakan langkah awal dalam pembahasan statistik. dalam hal ini pemakaian statistik deskriptif tidak dapat mengambil kesimpulan yang bersifat umum (generalisasi), karena statistik disini memang terbatas pada hal yang ada saja. hasil data statistik disini masih sederhana, bahkan kebanyakan data (sebagian besar) analisis atau perhitungannya bersifat penyederhanaan atas data yang terkumpul.
  2. Inferensial merupakan pengembangan fungsi statistik. disini pemakaian diberi informasi yang lebih banyak daripada informasi yang diberikan oleh statistik deskriptif. dengan demikian, maka pemakaian statistik inferensial akan bisa berbicara lebih banyak tentang data yang dianalisisnya. oleh karena sifatnya yang lebih baik daripada statistik deskriptif, tentunya langkah analisisnya pun lebih kompleks daripada analisis statistik deskriptif.

Demikianlah beberapa penjabaran mengenai pengertian stattistik dan fungsi statistik itu sendiri. Semoga bermanfaat.

Sumber : Fathansyah,1999.